|
| 1 | +# Merge k Sorted Lists |
| 2 | + |
| 3 | +## Source |
| 4 | + |
| 5 | +- leetcode: [Merge k Sorted Lists | LeetCode OJ](https://leetcode.com/problems/merge-k-sorted-lists/) |
| 6 | +- lintcode: [(104) Merge k Sorted Lists](http://www.lintcode.com/en/problem/merge-k-sorted-lists/) |
| 7 | + |
| 8 | +## 题解1 - 选择归并(TLE) <i class="fa fa-thumbs-o-down"></i> |
| 9 | + |
| 10 | +参考 [Merge Two Sorted Lists | Data Structure and Algorithm](http://algorithm.yuanbin.me/linked_list/merge_two_sorted_lists.html) 中对两个有序链表的合并方法,这里我们也可以采用从 k 个链表中选择其中最小值的节点链接到`lastNode->next`(和选择排序思路有点类似),同时该节点所在的链表表头节点往后递推一个。直至`lastNode`遍历完 k 个链表的所有节点,此时表头节点均为`NULL`, 返回`dummy->next`. |
| 11 | + |
| 12 | +这种方法非常简单直接,但是时间复杂度较高,容易出现 TLE. |
| 13 | + |
| 14 | +### C++ |
| 15 | + |
| 16 | +```c++ |
| 17 | +/** |
| 18 | + * Definition of ListNode |
| 19 | + * class ListNode { |
| 20 | + * public: |
| 21 | + * int val; |
| 22 | + * ListNode *next; |
| 23 | + * ListNode(int val) { |
| 24 | + * this->val = val; |
| 25 | + * this->next = NULL; |
| 26 | + * } |
| 27 | + * } |
| 28 | + */ |
| 29 | + |
| 30 | +class Solution { |
| 31 | +public: |
| 32 | + /** |
| 33 | + * @param lists: a list of ListNode |
| 34 | + * @return: The head of one sorted list. |
| 35 | + */ |
| 36 | + ListNode *mergeKLists(vector<ListNode *> &lists) { |
| 37 | + if (lists.empty()) { |
| 38 | + return NULL; |
| 39 | + } |
| 40 | + |
| 41 | + ListNode *dummy = new ListNode(INT_MAX); |
| 42 | + ListNode *last = dummy; |
| 43 | + |
| 44 | + while (true) { |
| 45 | + int count = 0; |
| 46 | + int index = -1, tempVal = INT_MAX; |
| 47 | + for (int i = 0; i != lists.size(); ++i) { |
| 48 | + if (NULL == lists[i]) { |
| 49 | + ++count; |
| 50 | + if (count == lists.size()) { |
| 51 | + last->next = NULL; |
| 52 | + return dummy->next; |
| 53 | + } |
| 54 | + continue; |
| 55 | + } |
| 56 | + |
| 57 | + // choose the min value in non-NULL ListNode |
| 58 | + if (NULL != lists[i] && lists[i]->val <= tempVal) { |
| 59 | + tempVal = lists[i]->val; |
| 60 | + index = i; |
| 61 | + } |
| 62 | + } |
| 63 | + |
| 64 | + last->next = lists[index]; |
| 65 | + last = last->next; |
| 66 | + lists[index] = lists[index]->next; |
| 67 | + } |
| 68 | + } |
| 69 | +}; |
| 70 | +``` |
| 71 | + |
| 72 | +### 源码分析 |
| 73 | + |
| 74 | +1. 由于头节点不定,我们使用`dummy`节点。 |
| 75 | +2. 使用`last`表示每次归并后的新链表末尾节点。 |
| 76 | +3. `count`用于累计链表表头节点为`NULL`的个数,若与 vector 大小相同则代表所有节点均已遍历完。 |
| 77 | +4. `tempVal`用于保存每次比较 vector 中各链表表头节点中的最小值,`index`保存本轮选择归并过程中最小值对应的链表索引,用于循环结束前递推该链表表头节点。 |
| 78 | + |
| 79 | +### 复杂度分析 |
| 80 | + |
| 81 | +由于每次`for`循环只能选择出一个最小值,总的时间复杂度最坏情况下为 $$O(k \cdot \sum ^{k}_{i=1}l_i)$$. 空间复杂度近似为 $$O(1)$$. |
| 82 | + |
| 83 | +## 题解2 - 迭代调用`Merge Two Sorted Lists`(TLE) <i class="fa fa-thumbs-o-down"></i> |
| 84 | + |
| 85 | +鉴于题解1时间复杂度较高,题解2中我们可以反复利用时间复杂度相对较低的 [Merge Two Sorted Lists | Data Structure and Algorithm](http://algorithm.yuanbin.me/linked_list/merge_two_sorted_lists.html). 即先合并链表1和2,接着将合并后的新链表再与链表3合并,如此反复直至 vector 内所有链表均已完全合并[^soulmachine]。 |
| 86 | + |
| 87 | +### C++ |
| 88 | + |
| 89 | +```c++ |
| 90 | +/** |
| 91 | + * Definition of ListNode |
| 92 | + * class ListNode { |
| 93 | + * public: |
| 94 | + * int val; |
| 95 | + * ListNode *next; |
| 96 | + * ListNode(int val) { |
| 97 | + * this->val = val; |
| 98 | + * this->next = NULL; |
| 99 | + * } |
| 100 | + * } |
| 101 | + */ |
| 102 | + |
| 103 | +class Solution { |
| 104 | +public: |
| 105 | + /** |
| 106 | + * @param lists: a list of ListNode |
| 107 | + * @return: The head of one sorted list. |
| 108 | + */ |
| 109 | + ListNode *mergeKLists(vector<ListNode *> &lists) { |
| 110 | + if (lists.empty()) { |
| 111 | + return NULL; |
| 112 | + } |
| 113 | + |
| 114 | + ListNode *head = lists[0]; |
| 115 | + for (int i = 1; i != lists.size(); ++i) { |
| 116 | + head = merge2Lists(head, lists[i]); |
| 117 | + } |
| 118 | + |
| 119 | + return head; |
| 120 | + } |
| 121 | + |
| 122 | +private: |
| 123 | + ListNode *merge2Lists(ListNode *left, ListNode *right) { |
| 124 | + ListNode *dummy = new ListNode(0); |
| 125 | + ListNode *last = dummy; |
| 126 | + |
| 127 | + while (NULL != left && NULL != right) { |
| 128 | + if (left->val < right->val) { |
| 129 | + last->next = left; |
| 130 | + left = left->next; |
| 131 | + } else { |
| 132 | + last->next = right; |
| 133 | + right = right->next; |
| 134 | + } |
| 135 | + last = last->next; |
| 136 | + } |
| 137 | + |
| 138 | + last->next = (NULL != left) ? left : right; |
| 139 | + |
| 140 | + return dummy->next; |
| 141 | + } |
| 142 | +}; |
| 143 | +``` |
| 144 | +
|
| 145 | +### 源码分析 |
| 146 | +
|
| 147 | +实现合并两个链表的子方法后就没啥难度了,`mergeKLists`中左半部分链表初始化为`lists[0]`, `for`循环后迭代归并`head`和`lists[i]`. |
| 148 | +
|
| 149 | +### 复杂度分析 |
| 150 | +
|
| 151 | +合并两个链表时最差时间复杂度为 $$O(l_1+l_2)$$, 那么在以上的实现中总的时间复杂度可近似认为是 $$l_1 + l_1+l_2 +...+l_1+l_2+...+l_k = O(\sum _{i=1} ^{k} (k-i) \cdot l_i)$$. 比起题解1复杂度是要小一点,但量级上仍然差不太多。实际运行时间也证明了这一点,题解2的运行时间差不多时题解1的一半。那么还有没有进一步降低时间复杂度的可能呢?当然是有的,且看下题分解... |
| 152 | +
|
| 153 | +## 题解3 - 二分调用`Merge Two Sorted Lists` |
| 154 | +
|
| 155 | +题解2中`merge2Lists`优化空间不大,那咱们就来看看`mergeKLists`中的`for`循环,仔细观察可得知第`i`个链表 $$l_i$$ 被遍历了 $$k-i$$ 次,如果我们使用二分法对其进行归并呢?从中间索引处进行二分归并后,每个链表参与合并的次数变为 $$\log k$$, 故总的时间复杂度可降至 $$\log k \cdot \sum _{i=1} ^{k} l_i$$. 优化幅度较大。 |
| 156 | +
|
| 157 | +### C++ |
| 158 | +
|
| 159 | +```c++ |
| 160 | +/** |
| 161 | + * Definition of ListNode |
| 162 | + * class ListNode { |
| 163 | + * public: |
| 164 | + * int val; |
| 165 | + * ListNode *next; |
| 166 | + * ListNode(int val) { |
| 167 | + * this->val = val; |
| 168 | + * this->next = NULL; |
| 169 | + * } |
| 170 | + * } |
| 171 | + */ |
| 172 | +
|
| 173 | +class Solution { |
| 174 | +public: |
| 175 | + /** |
| 176 | + * @param lists: a list of ListNode |
| 177 | + * @return: The head of one sorted list. |
| 178 | + */ |
| 179 | + ListNode *mergeKLists(vector<ListNode *> &lists) { |
| 180 | + if (lists.empty()) { |
| 181 | + return NULL; |
| 182 | + } |
| 183 | +
|
| 184 | + return helper(lists, 0, lists.size() - 1); |
| 185 | + } |
| 186 | +
|
| 187 | +private: |
| 188 | + ListNode *helper(vector<ListNode *> &lists, int start, int end) { |
| 189 | + if (start == end) { |
| 190 | + return lists[start]; |
| 191 | + } else if (start + 1 == end) { |
| 192 | + return merge2Lists(lists[start], lists[end]); |
| 193 | + } |
| 194 | +
|
| 195 | + ListNode *left = helper(lists, start, start + (end - start) / 2); |
| 196 | + ListNode *right = helper(lists, start + (end - start) / 2 + 1, end); |
| 197 | +
|
| 198 | + return merge2Lists(left, right); |
| 199 | + } |
| 200 | +
|
| 201 | + ListNode *merge2Lists(ListNode *left, ListNode *right) { |
| 202 | + ListNode *dummy = new ListNode(0); |
| 203 | + ListNode *last = dummy; |
| 204 | +
|
| 205 | + while (NULL != left && NULL != right) { |
| 206 | + if (left->val < right->val) { |
| 207 | + last->next = left; |
| 208 | + left = left->next; |
| 209 | + } else { |
| 210 | + last->next = right; |
| 211 | + right = right->next; |
| 212 | + } |
| 213 | + last = last->next; |
| 214 | + } |
| 215 | + last->next = (NULL != left) ? left : right; |
| 216 | +
|
| 217 | + return dummy->next; |
| 218 | + } |
| 219 | +}; |
| 220 | +``` |
| 221 | + |
| 222 | +### 源码分析 |
| 223 | + |
| 224 | +由于需要建立二分递归模型,另建一私有方法`helper`引入起止位置较为方便。下面着重分析`helper`。 |
| 225 | + |
| 226 | +1. 分两种边界条件处理,分别是`start == end`和`start + 1 == end`. 虽然第二种边界条件可以略去,但是加上会节省递归调用的栈空间。 |
| 227 | +2. 使用分治思想理解`helper`, `left`和`right`的边界处理建议先分析几个简单例子,做到不重不漏。 |
| 228 | +3. 注意`merge2Lists`中传入的参数,为`lists[start]`而不是`start`... |
| 229 | + |
| 230 | +在`mergeKLists`中调用`helper`时传入的`end`参数为`lists.size() - 1`,而不是`lists.size()`. |
| 231 | + |
| 232 | +### 复杂度分析 |
| 233 | + |
| 234 | +题解中已分析过,最坏的时间复杂度为 $$\log k \cdot \sum _{i=1} ^{k} l_i$$, 空间复杂度近似为 $$O(1)$$. |
| 235 | + |
| 236 | +优化后的运行时间显著减少!由题解2中的500+ms 减至40ms 以内。 |
| 237 | + |
| 238 | +## Reference |
| 239 | + |
| 240 | +- [^soulmachine]: [soulmachine的LeetCode 题解](../docs/leetcode-cpp.pdf) |
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